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On computing minimal H-eigenvalue of sign-structured tensors

机译:关于计算符号结构张量的最小H特征值

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摘要

Finding the minimal H-eigenvalue of tensors is an important topic in tensor computation and numerical multilinear algebra. This paper is devoted to a sum-of-squares (SOS) algorithm for computing the minimal H-eigenvalues of tensors with some sign structures called extended essentially nonnegative tensors (EEN-tensors), which includes nonnegative tensors as a subclass. In the even-order symmetric case, we first discuss the positive semi-definiteness of EEN-tensors, and show that a positive semi-definite EEN-tensor is a nonnegative tensor or an M-tensor or the sum of a nonnegative tensor and an M-tensor, then we establish a checkable sufficient condition for the SOS decomposition of EEN-tensors. Finally, we present an efficient algorithm to compute the minimal H-eigenvalues of even-order symmetric EEN-tensors based on the SOS decomposition. Numerical experiments are given to show the efficiency of the proposed algorithm.
机译:寻找张量的最小H特征值是张量计算和数值多线性代数的重要课题。本文致力于一种平方和(SOS)算法,用于计算具有某些符号结构的张量的最小H特征值,这些符号结构称为扩展的基本非负张量(EEN-tensors),其中包括非负张量作为子类。在偶数对称情况下,我们首先讨论EEN张量的正半定性,并表明正半定EEN张量是非负张量或M张量或非负张量与n的和。 M张量,那么我们为EEN张量的SOS分解建立了可检查的充分条件。最后,我们提出了一种有效的算法,可以基于SOS分解计算偶数阶对称EEN张量的最小H特征值。数值实验表明了该算法的有效性。

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